Rivian Automotive, Inc. Jan – Aug 2023 Machine Learning Intern Champaign, IL • Added new capabilities to optimize real-time image processing in Advanced Driver-Assistance System (ADAS) models • Generated random neural network test cases with respective inputs and outputs using PyTorch • Built end-to-end testing pipeline with Gitlab CI/CD on various deep-learning Models for Rivian hardware platform Synchrony Financial May 2021年至2021年12月,新兴技术实习生 - 信贷创新团队冠军••分析积极的信贷线增加策略,并使用python迁移策略以迁移到企业数据上•验证该策略在迁移之前和之后通过运行模拟和测试研究项目卷积的神经网络和量化fpga for fpga for flun of 202222222222222222年度验证策略相同国家超级计算申请中心
Nawa Raj Baral a,b, Zachary D. Asher c, David Trinko d, Evan Sproul e, Carlos Quiroz-Arita, f Jason
描述有效实施系统发育树的创建,修改和分析。应用包括:具有指定形状的树的产生;树木重排;树状分析;树木的生根和子树的提取;计算和描述分裂支持;绘制流氓分类单元的立场(Klopfstein&Spasojevic 2019);祖先 - 居民关系的计算,“干性”(Asher&Smith,2022)和树的平衡(Mir等人(Mir等)2013,Lemant等。 2022),;人工灭绝(Asher&Smith,2022);从Newick,Nexus进口和出口树木(Maddison等人。 1997),tnt 格式;以及分裂和cladistic信息的分析。2013,Lemant等。2022),;人工灭绝(Asher&Smith,2022);从Newick,Nexus进口和出口树木(Maddison等人。1997),tnt 格式;以及分裂和cladistic信息的分析。
Gao, Yanjun 等人。“DR. BENCH:临床自然语言处理的诊断推理基准。”《生物医学信息学杂志》138 (2023):104286。Lederman, Asher、Reeva Lederman 和 Karin Verspoor。“任务即需求:重新构建临床自然语言处理研究范式以支持现实世界的决策。”《美国医学信息学协会杂志》29.10 (2022):1810-1817。
估计此信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时,包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查收集信息的时间。请将有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论(包括减轻负担的建议)发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188),1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意,尽管法律有任何其他规定,但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号,则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
未来电池工业合作研究中心(FBICRC),制造业技能联盟诺琳·伯恩(Nolene Byrne)技术史蒂夫·霍尔(Technology Steve Hall),动力技能组织阿曼达·汉密尔顿(Amanda Hamilton),建立技能凯瑟琳·霍尔(Katharine Hole),电池回收行业协会克里斯·哈德森(Chris Hudson),制造业技能联盟杰克·雅各布(Jakes Jakobs),能源技能昆士兰州伊桑·贾加蒂(Queensland Ishan Ishan Jagaty) Liana Nadalin,TAFE NSW Michael Rose,重型汽车行业澳大利亚Peter Schreiner,TAFE NSW Jessie Strong,堪培拉技术学院Asher Vander Reyden,Infinetev Israel Vogel,New Energy Energy Training trable
远程注视是偶然的。在1992年的一次会议上,马萨诸塞州威廉姆斯学院的威廉·沃特斯(William Wootters)描述了他和以色列技术学院的奇怪结果。他们考虑了两个相同但未知的量子状态,例如一对具有未知极化的光子。wootters和Peres发现,观察者可以通过对光子对进行单个测量来学习比通过对单个颗粒上进行任何数量的单独测量的学习更多。这对测量是在光子被迫以某种方式相互作用之后进行的。他们提出了一种程序,该程序将使观察者最大程度地猜测光子的原始极化[2]。
•Nicholas John [♣](2021–2022)MS掌握和计算数学数据驱动的网络系统驱动模型。合着的出版物:1出版。•Ivan Jacobs [♣](2022)MS -DATA科学。应用复杂的网络并深入学习分子结构,以预测癌细胞上的免疫系统反应。合着的出版物:1出版。•Swapnil Sagar(2024):MS – Data Science。静态网络上的选民模型。共同撰写的出版物:1中。•Wynette Vickers(2023–2024):MS – Data Science。面部识别。•Asher Christner(2023):MS批准和计算数学。滑坡建模。合着的公共事件:1准备。•Mahlika George(2019-2020):MS – Data Science。分析全国清除犯罪率。•Himaja Mandla(2019):MS Imaging Science。气候网络和季风可变性。•Jen-Li Chen(2019):MS应用统计(Capstone Project)。全球温度的极值分布。其他过去的研究生,在非形式设置(3)
归功于以下内容提供的意见和审查:John Ashley和Melanie King,美国环境保护局,空中和辐射办公室; Lucita Valiere,Geoffrey Glass,Dave Bray和Kelly McFadden,美国环境保护局,第10区;美国国家能源部,美国能源部的Sherry Stout;莉扎娜·皮尔斯(Lizana Pierce),美国能源部,印度能源办公室;美国能源部能源效率和可再生能源办公室的Jennifer DeCesaro和Aaron Ng;大卫·洛克德(David Lockard)和泰勒·阿瑟(Taylor Asher),阿拉斯加能源管理局;史蒂夫·斯塔塞尔(Steve Stassel),灰色史塔(Gray Stassel)工程; Nathan Wiltse,Bruno Grunau和Cold气候住房研究中心的Jack Hebert;大卫·梅西尔(David Messier),塔纳纳酋长会议;托马斯·沃尔夫(Thomas Wolf),迪纳利委员会;吉姆·普洛塞(Jim Plosay),阿拉斯加环境保护部;和Deerstone Consulting的Brian Hirsch。
维多利亚州辩论者协会(DAV)次要辩论:DAV是“存在旨在促进辩论的非营利协会”。 2023年,多个团队参加了该计划。The Year 7 and 8 speakers were Luke Adler, Netani Cantoni-Bud, Ezra Faigenbaum, Jacob Fleiszig, Tal Gelfand, Maya Glickman, Gemma Hatfield, Samuel Kleiner, Leni Majman, Lori Padowitz, Sara Penny, Lee Seligmann, Hunter Snow, Ruby Weinberg, Ethan Wiese, and Michael Zander.9年级球队由Zach Banner,Sophia Barolsky,Asher Bloch,Eden Cantoni-Bud,Raquel Finger,Reuben Goldfarb,Toby Hauser和Zac Yates组成。10年的辩论者包括凯拉·埃德尔斯坦,达里·贾斯汀和阿比盖尔·考斯曼。11年级辩论者包括Tash Freiberg,Livia Lazarow,Daniel Menashe,Ella Simons,Dylan Umansky和Shelley Wajsbrem。Charli Cantoni-Bud,Ryan Frisch和Jacob Kronberg是我们的12年级辩论者。